（全球TMT2021年8月24日訊）近日，高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供商澳鵬 Appen Limited發(fā)布了第七份《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)狀年度報(bào)告》。報(bào)告顯示，各企業(yè)AI預(yù)算金額較去年大幅增長(zhǎng)55%；同時(shí)，企業(yè)更加關(guān)注AI項(xiàng)目的實(shí)際實(shí)施，AI項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人正在從企業(yè)決策者轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)骨干?！叭斯ぶ悄堋辈粌H僅只是一個(gè)概念，如今已經(jīng)成為許多企業(yè)尋求新機(jī)遇的突破口，亦或日常運(yùn)營(yíng)中不可或缺的角色。

2021全球AI市場(chǎng)5大發(fā)展趨勢(shì)

1. AI發(fā)展的瓶頸：高質(zhì)量數(shù)據(jù)

研究機(jī)構(gòu)O'REILLY最近發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告顯示，人工智能應(yīng)用的兩大瓶頸：一是缺乏技術(shù)熟練的員工；二是缺乏數(shù)據(jù)資源（或數(shù)據(jù)存在質(zhì)量問題）。事實(shí)上，大多數(shù)AI項(xiàng)目遲遲未能投入到“實(shí)戰(zhàn)”階段，也反映出在AI研究過程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家在獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)所面臨的挑戰(zhàn)和成本。此時(shí)，尋求外部專業(yè)機(jī)構(gòu)的支持就顯得尤為重要。

2. 更精準(zhǔn)的AI應(yīng)用場(chǎng)景

越來越多的AI企業(yè)已經(jīng)開始縮小其AI模型所針對(duì)的業(yè)務(wù)范圍，并將目標(biāo)具體化。例如，Appen最近參與的幾個(gè)該類型的AI項(xiàng)目：

• 商務(wù)術(shù)語：一家公司構(gòu)建了一個(gè)能對(duì)商務(wù)術(shù)語提出改進(jìn)建議的AI模型，而這些商務(wù)術(shù)語之間僅有著非常細(xì)微的差異；
• 身體動(dòng)作：一家公司在研究個(gè)人訓(xùn)練自動(dòng)化模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，動(dòng)作輪廓會(huì)隨著年紀(jì)增長(zhǎng)而改變，需要補(bǔ)充老年人翻跟斗的視頻并作相關(guān)標(biāo)注；
• 小語種：新冠疫情的實(shí)時(shí)信息需要在全球內(nèi)發(fā)布，但翻譯技術(shù)并不支持所有語言，Appen開展了針對(duì)罕見語種的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注工作，比如達(dá)里語、丁卡語及豪薩語等。

3. 從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)變

是優(yōu)化代碼，還是提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量？這是過去幾年間AI行業(yè)最為關(guān)注的前沿問題之一。以模型為中心的AI是指利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型，以彌補(bǔ)任何無關(guān)因素和不準(zhǔn)確性，而以數(shù)據(jù)為中心的AI則重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)體量和質(zhì)量。目前可以看到AI行業(yè)從以模型為中心向以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

4. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)管理的新需求

隨著市場(chǎng)對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求的日益增加，為規(guī)范化管理數(shù)據(jù)訓(xùn)練的工作流程制定管理框架，就變得尤為重要。有效的數(shù)據(jù)管理框架應(yīng)包含以下關(guān)鍵點(diǎn)：

• 用于追溯的版本控制
• 數(shù)據(jù)安全協(xié)議
• 訪問控制
• 數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控
• 合作協(xié)議

5. AI輔助數(shù)據(jù)標(biāo)注愈發(fā)火熱

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用日益增加，AI企業(yè)也已開始利用人工智能來輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以節(jié)省時(shí)間和降低成本。以下是數(shù)據(jù)標(biāo)注自動(dòng)化的3種主要類型：

• 預(yù)標(biāo)注：先由AI模型對(duì)標(biāo)注進(jìn)行合理猜測(cè)，然后再由人工標(biāo)注員進(jìn)行檢查和更正；
• 快速標(biāo)注：利用AI功能來節(jié)省標(biāo)注員的標(biāo)注時(shí)間，如澳鵬Appen人工智能輔助數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)的自動(dòng)補(bǔ)全、一鍵貼合等功能；
• 智能驗(yàn)證器：AI對(duì)標(biāo)注員的數(shù)據(jù)輸出進(jìn)行驗(yàn)證，如標(biāo)注不在閾值范圍內(nèi)，則會(huì)作出提醒。

2021澳鵬Appen《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)狀年度報(bào)告》要點(diǎn)

1. 新冠疫情的影響

2020年，由于新冠疫情的影響，不同規(guī)模的企業(yè)都在加速推進(jìn)AI戰(zhàn)略，并且表示將在2021年繼續(xù)保持這種勢(shì)頭。其中，和外部數(shù)據(jù)提供商合作的企業(yè)更容易快速發(fā)展其AI項(xiàng)目，成功率約為其他企業(yè)的兩倍。

2. 決策負(fù)責(zé)人的轉(zhuǎn)變

2021年，AI項(xiàng)目決策和實(shí)施的負(fù)責(zé)人中，技術(shù)人員的比例顯著提升。只有39%的企業(yè)依然由高層管理人員負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目，低于去年71%的比例。

3. 預(yù)算增加

AI預(yù)算金額范圍從50萬美元至500萬美元不等，整體同比去年增長(zhǎng)55%。其中，只有26%的企業(yè)在AI項(xiàng)目上的預(yù)算低于50萬美元。

4. 對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)注

絕大多數(shù)企業(yè)已和外部訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供商達(dá)成合作，對(duì)AI項(xiàng)目進(jìn)行大規(guī)模部署和更新，而他們相比其他企業(yè)在AI部署方面取得領(lǐng)先的概率亦高出50%。